Autora: Natalia López Salmerón
Tutor: Nicolás Sáenz Lechón
Fecha de lectura: 13 de enero de 2021
En medicina, el ámbito de la dermatología estudia las lesiones y patologías de la piel. Hasta ahora, para determinar la gravedad y el tipo de lesión de piel se siguen dos métodos: uno de ellos, denominado biopsia, consiste en extraer una parte de la lesión de la epidermis, para posteriormente analizarla en un laboratorio y determinar el tipo de patología que conforma. El otro método, el menos invasivo, denominado dermatoscopia, es una técnica para diagnosticar de forma temprana el melanoma y otras lesiones pigmentadas y no pigmentadas de la piel. Consiste en extraer mediante un dermatoscopio, una imagen detallada de la lesión para analizar los patrones que muestra, pues existe una relación directa entre estos patrones y los tipos de patologías cutáneas.
El propósito de este proyecto pretende contribuir en el método de la dermatoscopia, desarrollando un sistema automático de análisis de imágenes de lesiones cutáneas y detección de las estructuras dermatoscópicas que presentan. Estas estructuras son las principales características que ayudan a profesionales médicos y patólogos a discernir si una lesión es un potente melanoma u otro tipo de patología cutánea.
Para desarrollar el sistema que va a identificar los patrones de las lesiones, se hace uso de herramientas de Aprendizaje de Máquinas o Machine Learning, más específicamente de métodos de Aprendizaje Profundo o Deep Learning, con los que se van a entrenar redes neuronales artificiales.
El Deep Learning es la disciplina de la Inteligencia Artificial que pretende reflejar el comportamiento del cerebro humano y su sistema de neuronas. De este modo, se van a entrenar redes neuronales artificiales para reconocimiento de imágenes, de forma que aprendan a analizar una imagen de lesión cutánea y a detectar los patrones de las estructuras dermatoscópicas que esta presenta.
Este sistema pretende revolucionar la evolución de la dermatoscopia, mejorando las estadísticas de diagnósticos de melanoma, favoreciendo su detección temprana y, por ende, aumentando el número de casos curados.
